作業內容

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy import stats
    weight_data = pd.read_table('weight.txt')
    weight_data.shape

(80, 1)

weight_data ['weight'].mean()
50.7

weight_data['weight'].var()
39.27594936708859

fig = plt.figure()
 x = weight_data['weight']
 numBins = 18
 ax = fig.add_subplot(111)
 ax.hist(x,numBins,color='green',rwidth=0.6)
 plt.title('Weight')
 plt.show()

Weight

    Passengers_data = pd.read_csv('AirPassengers.csv')
    Passengers_data.shape

(144, 2)

Passengers_data['NumPassengers'].mean()
280.2986111111111

Passengers_data['NumPassengers'].var()
14391.917200854701

    fig = plt.figure()
    x = Passengers_data['NumPassengers']
    ax = fig.add_subplot(111)
    numBins = 15
    ax.hist(x,numBins,color='green',rwidth=0.6)
    plt.title('Passengers')
    plt.show()

Passagers

總結

1. 本次作業用了Jupyter，可以導出為Markdown，所以把簡書的默認編輯模式改成了Md，不準備改回去了，強制性用Md，跳出舒適圈。
2. 本次作業對沒有Python基礎的人（比如我）來說有一定難度，非常幸運的是有一群人在一起戰斗，感謝泰閣志大數據社群的各位小伙伴，尤其是余欣博士的科普文章以及元元同學細致的作業及分析
3. 期待自己不斷進步。

本文為 泰閣志-解密大數據第三次作業，了解更多請關注微信“泰閣志”。

圖片發自簡書App